Windows10 установить графический процессор pytorch

PyTorch
  1. Проверьте графический процессор вашего компьютера

CUDA下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDNN下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download pytorch下载：pytorch.org

1.1 Команда установкиpip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio===0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlУстановите cuda и

image.png2. Установите панель управления NVIDIA и найдите версию драйвераWoohoo. NVIDIA. Can/force/day…Скачайте панель управления, вот та, которая идет в комплекте с компьютером

image.png3. Установка CUDA11developer.NVIDIA.com/rough-tool-coni…Скачать соответствующую версию

image.png

  1. Загрузка и настройка CUDNNdeveloper.nvidia.com/zh-cn/cudnn

После ряда регистрационных операций вы, наконец, можете скачать

image.png

  1. Установить через зеркало

pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio===0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com

image.png

image.pngУспешная установка Обычное зеркало: pip install -ipypi.doubanio.com/simple/--trusted-host имя пакета pypi.doubanio.com Другие зеркальные адреса Дубан (дубан)pypi.douban.com/simple/

Университет Цинхуаpypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

Али Клаудmirrors.aliyun.com/leather/simple…

Университет науки и технологий Китаяpypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

Университет науки и технологий Китаяpypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

7. Просмотрите результаты установки

image.pngуспешно импортировать

Тут смешно.Операция лютая как тигр,а закачка CUDA и CUDNN еще не установлена.Вот,можно показать,что GPU можно использовать.Значит ли это,что предыдущие поиски по такому количеству статей про установку все зря? Здесь я также выражаю, что я очень запутался, и если я буду обучать модель позже, что мне делать, если памяти GPU не хватает? .

image.png8. Подтвердите еще раз

flag = torch.cuda.is_available()
if flag:
    print("CUDA可使用")
else:
    print("CUDA不可用")

ngpu= 1
# Decide which device we want to run on
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
print("驱动为：",device)
print("GPU型号： ",torch.cuda.get_device_name(0))

image.png

  1. Ссылаться наWoohoo. Huawei cloud.com/articles/7 от…

Установка среды версии CPU и GPU pytorch (с cuda и cudnn)

Категории